알고리즘 강의 목차

• 2/14/2023
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1. 알고리즘 소개
   • 알고리즘의 개념과 특성
   • 알고리즘의 성능 측정
   • Big O 표기법 이해하기
2. 정렬 알고리즘 (Sorting Algorithm)
   • 선택 정렬, 삽입 정렬, 버블 정렬, 퀵 정렬 등
   • 병합 정렬, 힙 정렬, 계수 정렬, 기수 정렬 등
   • 각 정렬 알고리즘의 특징과 성능 비교
3. 탐색 알고리즘 (Searching Algorithm)
   • 선형 탐색, 이진 탐색, 보간 탐색 등
   • 해싱 (Hashing)과 해시 테이블 (Hash Table)
   • 각 탐색 알고리즘의 특징과 성능 비교
4. 그외 알고리즘
   • 분할 정복 (Divide and Conquer)
   • 동적 계획법 (Dynamic Programming)
   • 탐욕 알고리즘 (Greedy Algorithm)
   • 백트래킹 (Backtracking)
5. 그래프 알고리즘
   • 그래프의 개념과 종류
   • 그래프 표현 방법 (인접 행렬, 인접 리스트)
   • 그래프 순회 알고리즘 (깊이 우선 탐색, 너비 우선 탐색)
   • 최단 경로 알고리즘 (다익스트라 알고리즘, 벨만-포드 알고리즘 등)
   • 최소 스패닝 트리 (Minimum Spanning Tree) 알고리즘 (프림 알고리즘, 크루스칼 알고리즘 등)
6. 문자열 알고리즘
   • 문자열의 개념과 특성
   • 문자열 검색 알고리즘
   • 문자열 매칭 알고리즘 (KMP 알고리즘, 보이어-무어 알고리즘 등)
7. NP-완전 문제와 근사 알고리즘
   • NP-완전 문제의 개념과 특성
   • 근사 알고리즘의 개념과 특성
   • 근사 알고리즘 설계 방법
8. 병렬 알고리즘
   • 병렬 처리 개념의 이해
   • 분할 정복을 이용한 병렬 알고리즘
   • 병렬 프로그래밍 모델의 이해
   • 병렬 프로그래밍 패러다임
9. 알고리즘 응용
   • 최단 경로 문제
   • 최소 스패닝 트리 (Minimum Spanning Tree) 문제
   • 최대 유량 (Maximum Flow) 문제
   • LCA (Lowest Common Ancestor) 문제
   • 문자열 유사도 측정 문제
   • 최대 부분 배열 (Maximum Subarray) 문제
10. 알고리즘 디자인 패러다임
    • 그리디 알고리즘 (Greedy Algorithm)
    • 분할 정복 (Divide and Conquer)
    • 동적 계획법 (Dynamic Programming)
    • 백트래킹 (Backtracking)
11. NP-완전성
    • NP-완전성의 개념과 성질
    • 다항식 시간 알고리즘이 없는 문제
    • NP-완전 문제와 근사 알고리즘
12. 근사 알고리즘
    • 근사 알고리즘의 개념과 종류
    • 근사 알고리즘의 설계 방법
    • 근사 알고리즘의 성능 분석
13. 병렬 알고리즘
    • 분할 정복을 이용한 병렬 알고리즘
    • 병렬 프로그래밍 모델의 이해
    • 병렬 프로그래밍 패러다임
14. 고급 알고리즘 기법
    • 희소 행렬 (Sparse Matrix) 알고리즘
    • 최소 제곱 근사 (Least Squares Approximation) 알고리즘
    • 행렬 연산 알고리즘
    • 그래프 이론에서의 고급 알고리즘
15. 고급 데이터 구조
    • B-트리 (B-Tree)와 B+트리 (B+Tree)
    • 힙 (Heap)의 응용
    • 디스조인트-셋 (Disjoint-Set) 자료구조
    • 스프레이 트리 (Splay Tree)